GPT-6.1 Terra、半額で登場——エラーポイント37減、フラッグシップは見えず

OpenAIはGPT-6.1 Terraを2026年10月26日に、入力100万トークンあたり1ドル、出力100万トークンあたり5ドルで提供開始しました——GPT-5.6 Terraの入出力の両方で半額、そしてGPT-6.1 Solの半額でもあり、そのモデル自身の発表から4週間後のことでした。最も引用される数字は信頼性に関するもので、OpenAI社内のエラー誘発プロンプトテストでは、低推論エフォート時の誤りが53.6%から16.7%に減少しました。最も引用されない数字は、Terraが独立系のArtificial Analysis指数で依然としてSolに4ポイント劣っていることです。どちらも事実であり、その間の隔たりこそが今回のリリースの全貌です。

その差は重要だ。なぜなら、予測されていたことがあるからだ。このモデルがまだMicrosoftの評価ハーネスのプルリクエスト内の一文字列にすぎなかったとき、私たちは10月20日に、より安価な中間層モデルが意味を持つには入力$2・出力$10を下回る価格で登場する必要があること、そしてSolを上回るという報道は算術であって証拠ではないことを書いた。その予測の価格面はほぼ正確に的中した。$1/$5で、妥当だと述べた$1/$4に近い。性能面は外れた。Terraは前モデルを明確に上回るが、独立に測定された範囲ではどこでもSolを上回っていない。

OpenAIが発表した内容を、重要な順に

以下の仕様は、10月27日に読んだOpenAIのモデルドキュメントに基づいています。次のセクションにある性能に関する主張はOpenAI自身によるものであり、全体を通してその旨が明記されています。

• 価格 — 入力100万トークンあたり1ドル、出力100万トークンあたり5ドル、キャッシュ入力0.05ドル（GPT-5.6 Terraの2ドル/12ドル、GPT-6.1 Solの2ドル/10ドルに対して）。

• コンテキスト — 1,050,000トークン、最大入力922,000、最大出力128,000。前世代の両モデルと同一であり、これはコンテキストウィンドウに関するリリースではありません。

• 知識カットオフ — 2026年6月1日（GPT-5.6 Terraでは2026年2月16日から更新）

• 推論エフォート — none、low、medium（デフォルト）、high、xhigh、max。「none」設定に関する注意：GPT-6.1 Sol ではこれが提供されていないため、Terra には Sol より安価な下限が 1 つあります。

• モダリティ — テキストと画像を入力、テキストを出力。音声なし、動画なし。

• エンドポイント — Chat Completions、Responses、Batch。ツール呼び出しには Responses API が必要です。ファインチューニング、Realtime、Assistants はありません。

• 料金の調整要因 — バッチとフレックスは標準より50%安く、高速モードは標準の2倍です。リージョン処理は、提供される場合に10%の割増がかかります。272K入力トークンを超えるリクエストは、リクエスト全体に対して、入力料金とキャッシュ料金が2倍、出力料金が1.5倍で課金されます。

ChatGPTでの展開はAPIでの展開より範囲が狭い。TerraはPlus、Pro、Business、Enterprise、Eduプランで利用でき、ChatGPT WorkとCodex内で、デスクトップアプリのAdvancedメニューおよびWeb版のWorkから選択可能で、Workではモバイルでも利用できる。ChatGPT Chatでは明示的に利用できず、UAEの推論レジデンシーには対応していない。エンタープライズでのアクセスは依然としてワークスペースの可用性と管理者コントロールに依存する。OpenAIのローンチといえば「チャットボックスに表示される」というのがあなたのメンタルモデルなら、これはそうではない。

37点という主張は事実だが、聞こえるほど広い話ではない

OpenAIの目玉となる結果は、誤りを誘発するように設計されたプロンプトでのエラー減少だ。これは同社が内部で実施し、公開しておらず、外部の誰も再現していないテストである。低い推論努力では、エラー率はGPT-5.6 Terraの53.6%からTerraの16.7%に下がった。最大努力では、同社はさらに18ポイント低下して4.3%になったと報告しており、これをGPT-6 AstraとGPT-6.1 Solに近いと説明している。

それを注意深く読んでください。37ポイントという数字は「あなたの作業でのエラーが37%少ない」というものではありません。それは、敵対的に構築された社内セットにおいて、最低エフォート設定で、一部の配布チャネルから退役しつつあるモデルに対して測った37ポイントの振れ幅です。正直な要約は、Terraの下限がかなり恥ずかしくなくなった、ということです。その上限がSolの上限に達したかどうかは別の問いであり、同じテストでのSolの数値は「close」としか引用されていないため、社内テストではそれに答えられません。

OpenAIが公表した残りの主張は、すべてベンダー主導のものだ：

• Terminal-Bench 4.0 — Terra で最大努力時に 50.3% を解決、GPT-5.6 Terra の 21.5% に対して。2 倍以上であり、今回のリリースにおける世代間で最大の伸びです。

• Agents' Last Exam — 中程度のエフォートでGPT-5.6 Terraを15パーセントポイント上回り、コストは約3分の1。

• MMMU-Pro — すべての推論レベルでGPT-5.6 Terraを上回り、AstraとSolに迫るが、数値スコアは公開されていない。

• Terminal-Bench-Science 0.1 — 推定コストの5分の1未満で、Claude Opus 5.5との差は5ポイント以内。

• 速度 — ローンチでは、Terra は Astra や Sol よりも大幅に高速であると説明されています。確認した時点で、Artificial Analysis はこのモデルの実測スループット値を公開していなかったため、誰かが実際に実行するまでは「高速」はあくまで主張として扱ってください。

独立したスコア：前モデルを6点上回り、Solには4点及ばず

Artificial AnalysisはGPT-6.1 Terraをインテリジェンス指数48、221モデル中25位、指数タスクあたり0.40ドルとして掲載している。同じ最新のリスト上では、GPT-5.6 Terraは42（53位、タスクあたり1.40ドル）、GPT-6.1 Solは52（13位、タスクあたり0.72ドル）となっている。これらの比較は、現在公開されている内容同士でのみ有効だ。指数は定期的に再正規化されており、古い記事では同じモデルについて異なる絶対値が示されている。

そこから三つのことが導かれる。第一に、Terraは前世代からの本物のアップグレードだ。6つのインデックスポイントを、タスクあたり3分の1未満のコストで実現している。第二に、TerraはSolを上回らない。発売前の報道が示唆していたようには。第三に、最も論じられていない点だが、Terraの完了タスクあたりコストは3つの中で最も低い——Solの0.72ドルに対して0.40ドル——そしてこれはトークンあたりの価格よりも有用な数字だ。モデルが回答に至るまでに消費するトークン数が織り込まれているからである。

計測された速度差は、逆方向に作用するものだ。GPT-5.6 Terra は毎秒137出力トークン、最初のトークンまで111.75秒と記載されている。GPT-6.1 Sol は毎秒65.9トークン、325.58秒だ。もしTerraが本当に3つの中で最速なら、価格の王冠だけでなくレイテンシの王冠も継承することになり、その組み合わせこそ—生の知能ではなく—コンピュータ操作や文書パイプラインが実際に重視するものだ。

「半額」が生き残る場所と、それが静かに真実でなくなる場所

{{1}}100,000{{/1}}入力トークンと{{2}}5,000{{/2}}出力トークンの標準ティアのワークロードは、{{4}}GPT-5.6 Terra{{/4}}では{{3}}$0.26{{/3}}、{{6}}GPT-6.1 Terra{{/6}}では{{5}}$0.125{{/5}}でした。{{7}}52%{{/7}}の節約となり、旧料金表では出力のほうが高価な側面だったため、見出しの数字よりやや良好です。

ロングコンテキスト倍率は割引を打ち消しません。両モデルに適用されるからです。272K入力トークンを超えると、Terraはリクエスト全体に対して入力$2、出力$7.50で課金され、GPT-5.6 Terraは$4と$18になります。400K入力・4K出力のリクエストは$0.83対$1.67。依然として半額です。

計算が変わるのは高速モードだ。標準の2倍でTerraは$2/$10——まさにGPT-6.1 Solの標準定価であり、しかも4インデックスポイント弱いモデルに対してだ。ワークロードがTerraの速度を必要とし、高速モードの倍率を支払っているなら、Solに対するTerraの価格上の優位は消え、残る唯一の問いはTerraの出力がそのタスクに十分な品質かどうかだ。Batchとflexは逆だ：50%オフでTerraは$0.50/$2.50になり、これはOpenAIの料金表で有能な汎用モデルとして最も安い料率であり、ほとんどのバルクパイプラインが最初に試すべき設定だ。

モデルのルーティングを生業にしている人にとって、これが何を意味するか

製品に関する注記の前に、正直な注意点をひとつ。執筆時点では、GPT-6.1 Terra は OrcaRouter のカタログにありません。当社のカタログには、GPT-5.6 Terra、GPT-6.1 Sol、GPT-6 Astra、GPT-6 Luna を含む214モデルが掲載されていますが、このモデルは含まれていません。したがって、今日 Terra をルーティングしていると言う人は、ベンダー自身のドキュメントより先を行っているか、推測しているかのどちらかです。

そこから残るのは、OrcaRouterが確かに安くしてくれる2段階の判断です。比較対象の両アームはすでに稼働しています。GPT-5.6 Terraはリスト価格$2/$12、GPT-6.1 Solは$2/$10で、1つのキー上、プロバイダーのリスト価格に対して0%のマークアップです。ここではこれがいつも以上に重要です。なぜなら、興味深い問いは抽象的に「TerraはSolより優れているか」ではなく、「私のトラフィック上で、Terraのタスクあたり$0.40がSolの$0.72に勝てなくなるのはどの時点か」だからです。今日当社側でSolアームを測定し、TerraをOpenAIのAPIに対して直接試している間、フォールバックのラダーはそこに維持できます。後でワークロードを移行しても、自動フェイルオーバーにより、あるプロバイダーの不調な日があなたの製品の不調な日になることはありません。

ラインナップの中の気まずい立場

今回のリリースに対する最も鋭い批判は、ベンチマークに関するものではない。Terraが、自社の兄弟モデルたちによって押し合わされ狭められた帯域に位置している、という点だ。Hacker Newsのコメンテーターたちはローンチの間じゅう、xhighエフォートのTerraはlowエフォートのSolよりコストが高く、しかもスコアは劣ると論じ、そのせいで「より安いモデルを選ぶ」というルールは価格表が示すほど自明ではなくなると指摘した。また、GPT-6.1 Solはすでに一部の作業で旧Astraに匹敵するとの指摘もあり、下のティアが能力を吸収し続けるなか、中間ティアのモデルには何が残されているのかという声も上がった。

OpenAIの答えは、ベンチマーク順位ではなくワークロードの形にある。定型的な文書、スクリーンショット、フォーム、技術図面、ブラウザやデスクトップの自動化、起草や編集——モデルに最大限の賢さではなく信頼性と速度が求められる大量処理タスクだ。それは実在するカテゴリーであり、37ポイントのエラー削減はまさにそこを狙っている。また、Solに対する指標の4ポイント差が無関係であり、1,000回の呼び出しあたりタスクごとに0.32ドル節約できることが無関係ではないカテゴリーでもある。

注目すべき点が2つある。OpenAIはgpt-5.6-terraの提供終了日を公表していない。それにもかかわらず、サードパーティのドキュメントはすでに同モデルを非推奨と明記しており、GitHub Copilotは2026年11月16日にこれを廃止する。移行先として挙げられているのはGPT-6.1 SolまたはGPT-6 Lunaであり、Terraではない。そしてGPT-6.1 Astraはまだリリースされていない。それが登場するまで、このファミリーの頂点は依然としてGPT-6 Astraであり、Terraは今やトークンあたり10分の1の価格で、このモデルと明示的に比較評価されている。

あなたの作業が大量処理で仕様が明確なら、移行する根拠は強く、移行コストはモデル文字列の変更だけだ。あなたの作業が最も難しい5%——長期的なコーディング、深い調査、一歩間違えれば実行全体が台無しになるエージェント型タスク——なら、このリリースの中にあなたの答えを変えるものは何もなく、4ポイントのインデックス差がその理由だ。値下げは本物だが、それは能力の話ではない。